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Enregistrement W1593045661 · doi:10.5539/mas.v9n7p114

The Effect of Calcination Temperature Variation on the Sensitivity of CO Gas Sensor from Zinc Oxide Material by Hydrothermal Process

2015· article· en· W1593045661 sur OpenAlexvenueno aff
Diah Susanti, Ridhwan Haliq, Hariyati Purwaningsih, Lukman Noerochiem, George Endri Kusuma

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut Teknologi Sepuluh Nopember
Mots-clésCalcinationMaterials scienceScanning electron microscopeHydrothermal circulationCarbon monoxideZincAnalytical Chemistry (journal)Chemical engineeringNuclear chemistryChemistryMetallurgyChromatographyCatalysisComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon monoxide (CO) is a poisonous gas and could be lethal towards human. A sensitive CO gas sensor isnecessary to prevent accidents caused by CO gas. ZnO is a semiconductor material having many applicationsincluding gas sensors. However ZnO is rarely reported to be used as CO gas sensor material. Therefore, in thisresearch, CO gas sensor has been prepared from ZnO material synthesized via hydrothermal process at 100°C for24 hours using ZnCl2 powder and NH4OH solution. The resulted ZnO gel was subsequently dried andspin-coated on a glass substrate. The ZnO-coated glasses were then calcined at various temperatures of 500°C,550°C, and 600°C for 30 minutes. Scanning Electron Microscope (SEM), X-Ray Diffraction (XRD),Brunauer-Emmet-Teller (BET) analysis were used to characterized the morphology, structure and active surfacearea of ZnO. The sensitivity of the ZnO material towards CO gas was measured using a potentiostat in achamber with operating temperatures 30°C, 50°C, and 100°C with each of gas concentration 10 ppm, 100 ppm,250 ppm, and 500 ppm. It was found that the sample calcined at 550oC showed the highest sensitivity towardsCO gas (0.82) due to the highest active surface area (47.2 m2g-1). It was also observed that the sensitivityincreased with the increasing of operating temperature and CO gas concentration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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